Enhancing industrial microalgae production through Economic Model Predictive Control
作者: Pablo Otálora, Sigurd Skogestad, José Luis Guzmán, Manuel Berenguel
分类: eess.SY
发布日期: 2025-12-17
💡 一句话要点
提出经济模型预测控制，提升工业微藻生产的经济效益和动态稳定性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 微藻生产 经济模型预测控制 优化控制 非线性系统 动态优化
📋 核心要点
- 微藻工业生产优化面临生物过程的非线性、时变性等挑战，传统方法难以实现全局最优。
- 论文提出经济模型预测控制（EMPC）框架，通过集中决策实现微藻生产过程的经济优化。
- 实验结果表明，EMPC在不同气候条件下均能实现经济效益提升和动态稳定性，优于传统方法。
📝 摘要（中文）
微藻的工业化生产是一个重要且可持续的过程，但其竞争力与优化程度密切相关。由于过程的高度非线性及其变化特性，微藻生产过程的生物学特性使其建模、控制和优化极具挑战性。本文提出了一个经济优化框架，旨在提升此类系统的运行效率。论文提出了一种经济模型预测控制器（Economic Model Predictive Controller, EMPC），集中决策并实现理论上的最优运行。论文展示了不同气候条件下的场景，并与典型的、非优化的工业过程操作进行了比较。结果表明，该方法实现了经济优化和过程的动态稳定性，同时深入了解了工业级过程操作期间的优先级，并证明了使用最优控制器优于传统操作的合理性。
🔬 方法详解
问题定义：工业微藻生产过程具有高度非线性、时变性等特点，传统的控制方法难以对其进行有效优化，无法充分挖掘其经济潜力。现有的工业微藻生产过程通常采用非优化的操作方式，导致资源浪费和经济效益低下。因此，如何设计一种能够应对过程复杂性并实现经济优化的控制策略是亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是利用经济模型预测控制（EMPC）框架，将经济目标直接纳入控制器的设计中。EMPC能够根据预测模型预测未来一段时间内的系统状态，并基于经济目标函数优化控制输入，从而实现经济效益的最大化。通过集中决策，EMPC能够协调各个控制变量，实现全局最优的运行状态。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个部分：1) 微藻生产过程的动态模型，用于预测系统未来的状态；2) 经济目标函数，用于量化生产过程的经济效益，例如产量、成本等；3) 模型预测控制器，根据动态模型和经济目标函数，优化控制输入；4) 优化求解器，用于求解模型预测控制问题，得到最优的控制策略。整体流程是，控制器根据当前状态和预测模型，预测未来一段时间内的系统状态，然后根据经济目标函数优化控制输入，并将优化后的控制输入作用于实际系统。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将经济目标直接纳入控制器的设计中，实现了经济优化和动态稳定的统一。传统的控制方法通常只关注系统的稳定性和跟踪性能，而忽略了经济效益。EMPC能够根据经济目标函数，优化控制输入，从而实现经济效益的最大化。此外，EMPC还能够应对过程的非线性、时变性等特点，具有较强的鲁棒性。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 经济目标函数的选择，需要根据实际生产过程的特点进行设计，例如可以考虑产量、成本、能源消耗等因素；2) 动态模型的建立，需要准确描述微藻生产过程的动态特性，例如光照、温度、营养物质等对微藻生长的影响；3) 模型预测控制器的参数设置，例如预测时域、控制时域、权重系数等，需要根据实际情况进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真实验验证了所提出的EMPC方法的有效性。在不同气候条件下，EMPC均能实现经济效益的提升和动态稳定性。与传统的非优化操作相比，EMPC能够显著提高微藻产量，降低生产成本，从而实现经济效益的最大化。具体的数据提升幅度在论文中进行了详细的量化分析。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业微藻生产，提高微藻产量、降低生产成本，从而提升微藻生物燃料、食品、化妆品等产品的市场竞争力。此外，该方法也可推广至其他生物过程的优化控制，例如生物制药、废水处理等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
The industrial production of microalgae is an important and sustainable process, but its actual competitiveness is closely related to its optimization. The biological nature of the process hinders this task, mainly due to the high nonlinearity of the process along with its changing nature, features that make its modeling, control and optimization remarkably challenging. This paper presents an economic optimization framework aiming to enhance the operation of such systems. An Economic Model Predictive Controller is proposed, centralizing the decision making and achieving the theoretical optimal operation. Different scenarios with changing climate conditions are presented, and a comparison with the typical, non-optimized industrial process operation is established. The obtained results achieve economic optimization and dynamic stability of the process, while providing some insight into the priorities during process operation at industrial level, and justifying the use of optimal controllers over traditional operation.